SimCityからAIまで。ウォーゲームとLux Capitalのリスクゲーミングで見るシミュレーションの未来

宮武さんは、前回は夢の話で盛り上がってシミュレーションの話ができなかったため、今回あらためてシミュレーションを取り上げると切り出します。個人的に注目している領域の中で、シミュレーションが1つのキーワードになっているといいます。

シミュレーションから連想するものを聞かれた草野さんは、AIを挙げます。膨大なパターンをシミュレーションして1つの答えを導くのがAIの強みというイメージで、ほかにはシミュレーションゲームも思いつくと話します。

宮武さんが思い浮かべるのは、アニメ『Rick and MortyRick and Morty ── アメリカの大人向けSFコメディアニメ。天才科学者リックと孫のモーティが、さまざまな次元や世界を冒険する作品です』の中でキャラクターが遊ぶ、誰かの人生をシミュレーションするゲームです。普通の名前の普通の人になりきり、子どもの頃から死ぬまでを体験します。

宮武さんによると、そのゲームでは一生分のシミュレーションを一瞬で終えます。SFのアニメなのでリアルではないものの、シミュレーションと聞くとこの場面を思い出すそうです。

宮武さんは子どもの頃、PCゲームのSimTowerをよく遊んでいたといいます。当時はスマホがなく、同じ会社が作ったSimCityがPCゲームとして大きく流行しました。

SimCityはプレイヤーが市長になりきり、何もない土地に道路を引くところから好きな街を作っていくゲームです。シリーズはその後SimTower、SimEarth、SimTown、SimParkなどに広がり、一番人気になったのはThe Simsだろうと宮武さんは話します。

SimCityの開発者は当初いくつもの出版社にアイデアを持ち込みましたが、どこにも見送られたといいます。ラスボスを倒すような明確な目的がなく、何が正しいかも不明なオープンエンドなゲームは、当時ほとんどなかったからです。

SimCityの開発者はもともと、ヘリコプターでいろいろなものを撃って爆発させるシューティングゲームを作っていたそうです。そのマップ作りにハマってしまい、マップ作り自体がゲームになるのではないかと考えたのが始まりでした。

開発者はそこから都市計画の本を読み始め、MITのあるエンジニアが書いた、街はモデリングでき、いい街を明確に作れるという本を参考にしたといいます。SimCityの中にある「こうするとストライキが起きる」「水不足になる」といったルールは、その本を使って作られたそうです。

草野さんは、日本でも自分で路線や街の設計を考える人のコンテンツを見ることがあり、とても面白いと話します。「ひばりが丘」「新百合ヶ丘」のような名前を付けたり、昔の商業施設が再開発された設定まで細かく考えたりする楽しさがあるといいます。

宮武さんは、都市計画では何を中心に置いてどこへ人を引き寄せるか、公園などのパブリックスペースをどう作るかがよく語られると応じます。SimCityを使って実際に都市計画をした街もあるそうです。

SimCityには、人口、建てられるビルのアンロック、家・電気・水が足りているかといった複数の指標があります。1つの指標を追うというより、星のレーティングのようなもので今の街の良さがわかる仕組みで、最終的に建てられる巨大なビルをまず目指す人が多いといいます。

宮武さんが面白いと感じるのは、道路をとても広くするといった自由なカスタマイズができる点です。ただし、それが必ずしも良い結果になるとは限りません。

話題は、発表されたばかりのウーブン・シティウーブン・シティ ── トヨタが静岡県裾野市で開発を進める実験都市。人やモビリティ、技術の実証の場として構想されていますの見た目に移ります。草野さんは、真ん中に広場があり、それを囲むように住宅が並ぶ設計が面白いと感じたといいます。

宮武さんは、そもそも土地が残っていない日本では珍しい形だとし、こうした街をもっと見たいと話します。草野さんは、広大な土地の中にぎゅっと集まった街の住み心地が気になるといいます。

宮武さんの見立てでは、ネイバーフッドのような近所のコンセプトで街を作ると、助け合えるコミュニティ感を出すために人を同じ場所に集める必要があるのではないかといいます。

自分が住みたいかについて、宮武さんはまだわからないとしつつ、年を取ったら知り合いと複数人で一緒に住みに行くほうが楽しいかもしれないと話しています。

宮武さんはSimCityの話に戻ります。シリーズで一番売れたのはSimCity 2000で、約400万枚売れたといいます。ゲーム出版社が乗ってこなかったため、開発者は別の人と組んで専用の会社を作っていました。

SimCityの成功後、さまざまな企業から「うちの業界のシミュレーションゲームを作ってほしい」という問い合わせが来るようになりました。トレーニングに使うのが目的です。

SimEnergyは、ヨッシーというキャラクターが40年間発電所で働き、家や車などライフスタイルの判断も重ねていくコンセプトでした。仕事の場面が終わると20年後にタイムスキップし、子どもが訪れて、その判断で起きた環境問題やエネルギー使用を伝えます。さらに20年後には孫が訪れるという構成です。

宮武さんは、環境インパクトを長期的に見せるゲームとしてコンセプトがとても面白いと話します。こうした企業向けのものもあったものの、全体としては教育関連が多かったといいます。

草野さんは、教育や企業向けのシミュレーションは結末や選択の良し悪しがはっきりしているものが多いと指摘します。一方で、SimCityのように正解が複数あったり隠し選択があったりするのも、シミュレーションゲームの面白さだといいます。

宮武さんは、そこが今までのシミュレーションゲームの課題だったと応じます。SimCityでさえルールが限られていて、「この病院を建てると必ず人が治る」「家を建てると必ず人が入る」というルールベースの作りになっていたといいます。

草野さんは、判断を3時間かけたか、1日置いたか、すぐ投資や家の建設を決めたかによって結果が変わるのも面白そうだとアイデアを出します。

宮武さんは、教育の場ではエッセイや宿題に加えて、シミュレーションゲームをやらせることが増えると考えています。先生がChatGPT上でシナリオとルールを作り、子どもたちがチャットで遊びながら判断を重ねるという形です。

交渉のシミュレーションを通じてコミュニケーションを理論だけでなく実践できるようになり、学校だけでなく親が子どもに与える使い方もありうると宮武さんは話します。

宮武さんは、自分にとってシミュレーションのように感じた体験として、母校バブソン大学バブソン大学 ── アメリカ・マサチューセッツ州にある私立大学。起業家教育で世界的に知られていますの1年生必修の起業家講座を紹介します。起業の理論ではなく、実際にビジネスを作って物を売るところまでやる授業です。

草野さんも、アカウンティングを学んでいた頃に、ビジネスアイデアを考えて顧客を探し、お金を出してもらうところまでやる授業があったと振り返ります。

運営中は、利益をすべて寄付することを顧客には言ってはいけず、利益目的の事業として扱うよう求められたといいます。当時の学生はテクニカルな人が少なく、安く仕入れて高く売るリアルな物販が多く、顧客は他の学生、卒業生、親のほぼ三択でした。

このプロジェクトは成績の3〜4割を占めますが、売上で評価するとアイデア勝負になってしまうため、売上はボーナス扱いです。宮武さんのチームでは、遅刻なども含めた指標に重み付けをし、2〜3回の360度評価も大きなウェイトになっていたといいます。

宮武さんのチームは最終的に、ボストンの寒い冬にハワイアナスハワイアナス ── ブラジル発祥のビーチサンダルブランド。カラフルなラバー製サンダルで知られていますのサンダルを売りました。もともとはマスコットのビーバーのぬいぐるみを、Tシャツをカスタマイズできる形で、学校のストアの35ドルより安く売る計画だったといいます。

ところがサプライヤー選びでつまずきます。1社目は学生相手にぼったくろうとして破談、2社目の中国企業は旧正月で当てにならず、3社目は存在しない企業でした。事業が動かないなか、宮武さんの言葉では「クーデター」が起きます。

ピボット先がサンダルになったのは、営業トップの人が自分のアイデアが勝つと信じて、ピッチの段階で在庫をすでに輸入していたからでした。草野さんは、一番リスクを取ったその人が社長になるべきだと驚きますが、その人は営業トップのままだったそうです。

宮武さんは、この授業は起業の勉強というより、いろいろな人と仕事をしなければならないことを学ぶ場だったと振り返ります。当時はとても硬く、ランチで仲良くなってから仕事の話をしたい人の誘いも断っていたといいます。

宮武さんは、スタートアップもシミュレーションを大事にしていると話します。ただ、エコノミストを雇って価格変更の影響などをモデリングできるのは、Facebook、Amazon、Uber、Airbnbのような大手テック企業に限られてきました。

AIによって、SaaS企業がプライシングを考えるときにAIエコノミストを安く採用してモデリングしてもらうことが可能になってくると宮武さんは見ています。

宮武さんは、そうなると思うと答えます。AIが他社のAIエコノミストの動きを予想しなければならなくなり、どこで終わるのかという問題も出てくるといいます。また、モデリングは過去のデータが基本なので、業界自体が変わるような未来を想像するのはまだ難しい領域だと話します。

VCでは、投資検討をさまざまな軸から見るAIアソシエイトを作ることは可能だと宮武さんは考えています。実例として、格付け会社のムーディーズムーディーズ ── 企業や国の債券の信用格付けを行うアメリカの大手格付け会社を挙げます。

宮武さんによると、ムーディーズは会社を分析するときに35個のAIエージェントを作り、天気のリスク、財務諸表、地域や業界などをそれぞれ調べさせ、最後にすべてをまとめるエージェントで格付けの評価をしているといいます。

宮武さんは、アメリカでは戦争シミュレーションゲームのウォーゲーミングが昔から軍の学校や軍隊で使われてきたと説明します。そして今、その重要性が増していると考えています。

理由の1つは戦争のあり方の変化です。ドローンを多用するようになり、安い「飛ぶ爆弾」が作れるため、空母がいれば解決する時代は終わったといいます。草野さんが挙げたサイバーセキュリティも含め、既存のトップが必ずしも知らない技術の動きを予想しなければなりません。

草野さんは、TikTokでコンテンツが流れてくるような攻め方や選挙の話など、これまで語られてこなかった攻撃の方法は多岐にわたるので、シミュレーションが役に立ちそうだと話します。宮武さんは、瞬時の判断のトレーニングにもなると付け加えます。

ペンタゴンなどが使うシミュレーションゲームに、誰でも買えるCOMMANDのプロエディションがあります。作った人たちは軍事のバックグラウンドがなく、小説をベースにしていますが、ジェット機のモデルごとのデータまで細かく組み込んでいるといいます。そのため、軍用機の燃料消費や交戦可能なレンジのシミュレーションに実際に使われているそうです。

宮武さんは、こうした軍事のシミュレーションをビジネス側に応用しているVCとしてLux CapitalLux Capital ── ニューヨークを拠点とするアメリカのベンチャーキャピタル。ディープテックや科学技術系のスタートアップへの投資で知られていますを紹介します。彼らはビジネス、社会、政治を題材にしたリスクゲーミングを作っていて、宮武さんは昨年日本で初めて参加したといいます。

宮武さんが参加したのは、中国の電気自動車市場をテーマにしたゲームでした。アメリカ、ヨーロッパ、中国の企業が中国市場に入り込むという設定で、宮武さんはある中国の町の市長の役でした。

プレイヤーごとにインセンティブが違い、市長からは車会社が何を欲しいのかが明確にはわかりません。情報が足りない中で判断を急がされるため、経営者や政治家にもっと体験してほしいと宮武さんは話します。

ゲームはターン制で、各ターンに全員が交渉できますが、時間の制限や「ジョイントベンチャーの提案は1回だけ」といったルールがあります。他のプレイヤーの交渉も聞こえるので、宮武さんは競合する上海の市長の提案を聞いたあと、車会社に「うちはもっとディスカウントを与えますよ」と持ちかけることもできたといいます。

草野さんは、登場人物それぞれが何を利益とし何を強みにしているかが違う点が面白いとし、ビジネスは勝ち負けがはっきりしないところに魅力があると話します。

宮武さんの場合、3社の車会社のうち2社とよく交渉し、残りの1社をほぼ無視していたら、最後にその1社が重要になり、逆に無視されるという展開もあったそうです。

リスクゲーミングでは、モデレーターが中国政府を演じ、市長はターンごとに通貨で表された情報を政府に提出しなければなりません。ところが、提出しなかったときの罰が何なのか、そもそも罰があるのかを誰も知りませんでした。

宮武さんはきちんと提出していましたが、ゲームの中ではあまり関係がなかったといいます。何が起きるかわからないからとりあえずやっておくという保険のような行動も、現実と同じようにゲームの中で起きるわけです。

ゲームの作者によると、起業家、大企業の人、政治家では行動がまったく違うそうです。今回は初めて日本で開催され、参加者のほとんどは日本人ではなかったものの、初めて1ラウンド目に取引が行われなかったと話していたといいます。

最終的にはモデレーターが点数をつけて順位を決めますが、なぜ勝ったのかは明確ではないそうです。市長と車会社をどう比べるのかという問題もあり、宮武さんは6〜7人中4位か5位くらいだったといいます。

宮武さんはニューヨークのLux Capitalのオフィスでルールブックをもらってきており、日本語で開催したいと話します。草野さんの提案で、Off Topic主催のリスクゲームを開催したいという話になりました。業界を知らなくても遊べること、選挙不正やアメリカへの製造回帰であるオンショアリングなど多様な題材があることも魅力だといいます。

最後のAI関連の話題として、宮武さんはCESでのNVIDIAのジェンセン・フアンさんの発表を取り上げます。工場でも車でも人型ロボットでも、どのロボティクス企業も最終的に3種類のコンピューターを作る、という内容です。

宮武さんが注目したのは、ジェンセン・フアンさんが強調した3つ目のコンピューターです。トレーニングデータだけでは足りないため、2つをつなぐコンピューターでデジタルツインデジタルツイン ── 現実の物体や環境をデジタル上にそっくり再現したもの。仮想空間で試験やシミュレーションを行うのに使われますを作り、シミュレーションで生まれた合成データでさらにトレーニングするという流れです。

ジェンセン・フアンさんはこれを、三体問題三体問題 ── 3つの天体が互いの重力で動くときの軌道を一般には解けないという物理学の難問。劉慈欣のSF小説『三体』の題材にもなっていますにかけて「スリーボディプログラムではなく、スリーコンピューターソリューション」と表現したといいます。二人はその例えのうまさに感心していました。

宮武さんは今回はリアル世界のシミュレーションの話が中心だったとし、AIエージェントが普及する中で、その最終着地点はシミュレーションだと考えていると話します。

締めくくりに草野さんは、AIが発達して恋愛シミュレーションゲームの超上級者が生まれたら、現実でもモテるのではないかと問いかけます。ビジネス系のゲームから超すご腕の経営者が生まれるのか、という問いでもあります。

草野さんも、都市なら可能性はあるかもしれないものの、経営や恋愛は対人でロジックではない部分があると話します。タイミングやゲーム外のトレンド、自分自身の成長も関わるため難しく、基礎を上げる教育ツールとしてはありうると考えています。

宮武さんは、マルチプレイヤーゲームなら人間味が出る可能性があり、生成AIならよりリアルなシミュレーションができると話します。今の限界は、ルールベースゆえに必勝法が見つかってしまう点にあるといいます。

宮武さんは、そこまでシミュレーションできるなら人生シミュレーションもできるという話になると応じます。草野さんは、うまくいくかはわからないけれど、データを入れてRick and Mortyのように走らせてみたいと話し、回を締めくくりました。

まとめ

SimCityのようなルールベースのシミュレーションは、教育や企業研修、軍事のウォーゲーム、Lux Capitalのリスクゲーミングへと広がってきました。生成AIが確率論的な要素を持ち込むことで、よりリアルなシミュレーションが可能になると二人は見ています。

• SimCityはシューティングゲームのマップ作りと、街はモデリングできるという本から生まれた
• 従来のシミュレーションはルールベースで必勝法が見つかるが、生成AIは毎回違う結果を生み、現実に近づける
• ウォーゲームやリスクゲーミングは、情報が足りない中での判断や交渉を訓練する場として重要性を増している
• ジェンセン・フアンさんは、ロボティクスにはシミュレーションを担う3つ目のコンピューターが必要だと語った
• シミュレーションは全体のレベルアップには役立つが、突出した人を生むのは難しいというのが二人の見方